요즘 챗봇이나 생성형 AI를 개발하다 보면, 이런 고민을 한 번쯤 하게 됩니다:"ChatGPT가 대답은 잘하는데, 내 데이터를 검색해주진 못하네?"맞습니다. GPT 계열 LLM은 대규모 언어 이해에는 탁월하지만, 사용자의 개인화된 문서나 정보 검색에는 한계가 있습니다.그래서 등장한 개념이 바로 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 시스템이며, 핵심 구성요소가 바로 벡터 데이터베이스입니다.이번 글에서는 그중 가장 주목받고 있는 Weaviate를 활용해, GPT 검색 시스템을 구축하는 방법을 정리해보겠습니다.✅ 벡터 DB란 무엇인가?GPT 같은 LLM은 단어를 **벡터(숫자의 나열)**로 이해합니다.우리가 검색하려는 텍스트(예: 문서, 질문, 기사)를 벡터화하여 저장하고, 사용자..